摘要： OpenTSLM是一个由ETH、斯坦福、哈佛、剑桥、TUM、CDTM等机构以及谷歌、Meta、AWS等公司的科学家、工程师和建造师组成的团队。该团队是OpenTSLM论文的原始作者。
讨论： 该内容讨论了使用自然语言与时间序列数据交互的方法，并探讨了其相对于传统工具调用的利弊。一些用户提出了关于模型在医疗、股票市场分析和信号处理中的应用，并讨论了模型训练、预测和解释的潜在用途。有用户提到，将时间序列数据转化为LLM嵌入空间可能有助于捕捉微妙的信号，但也有用户认为直接在模型中实现时间序列处理可能更有效。此外，还提到了Flamingo系统，该系统能够理解和处理文本和图像的序列信息。
原文标题：OpenTSLM: Language models that understand time series
原文链接：https://www.opentslm.com/
讨论链接：https://news.ycombinator.com/item?id=45440431